AI Agent

Predictive Lightweight MARL for Resilient Coverage in Sparse-Signaling Aerial Networks

用于稀疏信号空中网络弹性覆盖的预测轻量级多智能体强化学习

Chuan-Chi Lai, Ang-Hsun Tsai

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 针对带宽受限无人机群的弹性覆盖问题，提出PL-MARL框架，引入运动感知推理引擎应对稀疏信号等问题，实现计算与通信权衡。仿真显示其在极端情况下能保持良好性能，验证了主动推理是鲁棒空中协调的有效方案。

Comments Accepted for publication in IEEE Wireless Communications Letters. ©2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

Not Birds of a Feather: Personality-Based Partner Selection in LLM Agents

并非一丘之貉：基于大语言模型代理的个性伙伴选择

Tao Wang, Hsiang-Ling Chiu, Chihang Wei, Zhonghao Hou, Yang Xiu

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究大语言模型代理中基于个性的伙伴选择，在能力不变时，通过实验发现选择遵循任务刻板印象映射，非同类相吸且与人类团队绩效证据校准错误，揭示了个性选择的特点及对代理市场偏差审计的影响。

Bridging Theory and Practice in Quantum Game Theory: Optimized Implementation of the Battle of the Sexes with Error Mitigation on NISQ Hardware

量子博弈论中的理论与实践桥梁：在NISQ硬件上通过误差缓解实现性别之战的优化实现

Germán Díaz Agreda, Carlos Andres Duran Paredes, Mateo Buenaventura Samboni, Jhon Alejandro Andrade, Sebastián Andrés Cajas Ordoñez

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 该研究在IBM Quantum的超导处理器上实验实现性别之战游戏，评估四种量子策略，引入GCM方法减轻噪声和变异性，分析模型预测收益提升，实验结果在一定误差内符合预期，证明NISQ条件下量子优势可助力量子博弈论实际应用。

Comments Accepted at "II Taller Latinoamericano en Ingenieria y Software Cuantico" (TLISC), held within CHILECON 2025, October 28-30, 2025, Valparaiso, Chile. Published version: DOI 10.1109/CHILECON66915.2025.11476221

Journal ref 2025 IEEE CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies (CHILECON), Valparaiso, Chile, 2025, pp. 1-10

Uncertainty-Aware Fusion for Resilient Distributed Radar Sensing

用于弹性分布式雷达传感的不确定性感知融合

Christian Eckrich, Maik Pfefferkorn, Rolf Findeisen, Abdelhak M. Zoubir, Vahid Jamali

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 研究移动智能体中FMCW雷达与静态雷达传感器融合以降目标状态估计不确定性问题，通过坐标变换等推导出CRLB，揭示更新率与量化保真度权衡，数值模拟表明选参数对降不确定性很关键。

Emergence of social hierarchies in a society with two competitive groups

在两个竞争群体构成的社会中社会等级制度的出现

Marc Sadurní, Josep Perelló, Miquel Montero

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)

AI总结 该研究通过引入两个竞争群体的代理模型，揭示了社会等级制度的形成机制，发现适应度随时间衰减，最终由少数代理主导，并展示了相变行为。

Comments 20 pages with 15 figures

Journal ref Chaos, Solitons & Fractals Volume 199, Part 1, October 2025, 116660

A Human-Augmenting Agentic Workflow for Observational Causal Inference

用于观察性因果推断的人类增强智能工作流程

Winston Chou, Adrien Alexandre, Lars Olds, Yi Zhang, Nathan Kallus

专题命中 工作流自动化 ：agent(summary_cn,abstract)；workflow(title,abstract)；agentic(title,abstract)

AI总结 研究针对观察性因果推断任务，介绍开源Python包`oci-agent`，其实现人在回路智能工作流程，自动化繁琐环节，支持多种处理效应估计，经案例研究和评估性能良好，在Netflix广泛应用。

SMEFT-Pheno-Agent: a natural-language-driven AI agent for machine-learning-assisted Standard Model Effective Field Theory phenomenology

SMEFT-现象学智能体：一种由自然语言驱动的人工智能智能体，用于机器学习辅助的标准模型有效场论现象学

Yu-Chen Guo, Jie Wang, Ji-Chong Yang

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；AI agent(title,abstract)；workflow(abstract)

AI总结 介绍SMEFT-现象学智能体这一Python工作流程，由自然语言AI引导，用于高能对撞机的SMEFT现象学研究。它协调多阶段，自动生成参数文件等，委托工具计算，记录相关工件，建立了可重复性和审核可追溯性。

Comments 10 pages, 4 figures, 4 tables

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟：使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Style3D（无合适对应中文名） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题，提出智能体真实到模拟框架，利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模，能转换真实记录为可模拟孪生体，在多场景评估效果良好，成本低，可用于下游机器人任务。

Comments Authorship change

NexForge: Scaling Agent Capabilities through Requirement-Driven Task Synthesis for LLMs

NexForge：通过需求优先合成扩展可执行智能体任务

Jiarong Zhao, Zhikai Lei, Zhiheng Xi, Rui Zheng, Hang Yan, Jie Zhou, Qin Chen, Liang He

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 研究针对可执行智能体训练数据扩展瓶颈，提出需求优先框架NexForge，通过需求发现、任务编译等步骤生成训练数据，提升了模型在多个基准测试中的性能，助力Nex-N2模型达到开源先进水平。

AuditRepairBench: A Paired-Execution Trace Corpus for Evaluator-Channel Ranking Instability in Agent Repair

AuditRepairBench：用于评估智能体修复中评估器通道排名不稳定性的配对执行跟踪语料库

Yuelin Hu, Zhenbo Yu, Zhengxue Cheng, Wei Liu, Li Song

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Maritime University（上海 Maritime University） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究智能体修复排行榜因评估器重新配置而重新排序的问题，通过AuditRepairBench语料库及模块化筛选架构实现评估器通道阻塞排名不稳定性评估，经多种验证和实验，证明筛选引导盲补丁能有效减少排名位移。

Comments The authors have identified substantial issues in the experimental design and evaluation that affect the validity of the main conclusions. Therefore, the authors have decided to withdraw this manuscript

LeafData: An Agentic System for Data Migration

LeafData：一种用于数据迁移的智能系统

Sadanand Katukuri, Rajasekhar Bada, Navya Induri, Rohit Gandham, Lynette Pinto, Joses Selvan, Abishek Krishnamoorthy, Joseph Rozario, Pu Tian, Pavan Poudel, Yalong Wu

机构 * University of Houston–Clear Lake（休斯顿大学清水湖分校） ； Infodat International Inc.（信息数据国际公司） ； Cardinal Health（红衣主教健康公司） ； Fontus Labs Inc.（方图斯实验室公司） ； Stockton University（斯托克顿大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现代数据迁移依赖JSON配置存在的问题，提出LeafData智能系统，通过前端聊天机器人收集信息并验证、后端服务处理生成可被编排平台直接使用的JSON配置工件，实现无需手动编码的端到端管道生成与执行，支持异构数据迁移。

TAMP-OS: An Open-Source Workflow for Tactile 3D-Printable Lithographs

TAMP-OS：触觉3D可打印光刻胶的开源工作流

Robert Faulkner, Natalia Gonzalez-Vazquez, Victoria Gamez, Karly E. Cohen, Gunther Richter, Abigale Stangl, Andrew K. Schulz

专题命中 工作流自动化 ：workflow(title,abstract)

AI总结 提出一个低成本、开源的工作流，用于从显微镜图像生成触觉光刻文件，通过3D打印实现科学图像的可触达性。

Comments 3 figures, Abigale Stangl and Andrew K. Schulz are co-corresponding authors

Addressing the Orchestration Gap in Generalist Robots via Physical Agency

通过物理智能解决通用机器人中的编排差距

Liane Galanti, Dhruv Shah, Tri Dao

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Together AI（联合人工智能） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究通用机器人行动推理问题，提出将相关能力分解为语言条件策略/控制智能体与高级智能体管理器/编排器，构建物理智能体编排器Pigey，经评估其在模拟和实际任务中性能显著提升，缩小了编排差距。

From Obligation to Specification: A Survey on Validating EU AI Act Requirements in RE

从义务到规范：关于在需求工程中验证欧盟人工智能法案要求的调查

T. Y. Emmy Lai, Sven Giesselbach, Matthias Koch, Héctor Allende-Cid

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.SE

AI总结 研究围绕欧盟人工智能法案生效后组织面临的新义务，通过混合方法探索性研究，评估组织准备及对大语言模型智能验证工具的看法，发现虽法案相关但结构化机制缺失，该工具在映射义务等方面有前景但需保障措施，还概述了闭环方法最低要求。

Unboxing Diffusion Models for the Arts: Interactive Model Bending and Practice-Based Explainability

剖析艺术领域的扩散模型：交互式模型调整与基于实践的可解释性

Ahmed M. Abuzuraiq, Philippe Pasquier

机构 * School of Interactive Arts and Technology, Surrey, Canada（交互艺术与技术学院，英国苏城） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨创意实践中可解释人工智能，提出以实验和干预为中心的方法，通过集成模型调整和交互界面到工作流程，经对Stable Diffusion 1.5分析，助艺术家理解模型组件对生成图像的影响，让大型模型成为创意材料。

Comments Under review for "Explainable AI for the Arts" (N. Bryan-Kinns, Ed.), Springer

Explainable Reinforcement Learning for assisting Air Traffic Controllers

用于协助空中交通管制员的可解释强化学习

Anduel Mehmeti, Gabriella Gigante, Salvatore Venticinque

机构 * Department of Engineering, University of Campania "Luigi Vanvitelli"（工程学院，坎帕尼亚"路易吉·范维蒂利"大学） ； CIRA（CIRA研究院） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探索可解释性技术在强化学习算法中的应用，以协助空中交通管制员。用强化学习算法在简化ATC环境训练智能体决策避禁飞区路线，采用显著性图作为初步可解释性方法，为智能体决策提供关键输入特征见解。

Comments 11 pages (10-page paper plus 1 cover/citation page), 4 figures, 1 table; published in AINA 2025

Journal ref In: L. Barolli (ed.), Advanced Information Networking and Applications (AINA 2025), Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 250, pp. 148-157, Springer, Cham (2025)

Vibe Coding: An Experiment with Test-Driven Development

Vibe编码：一项测试驱动开发的实验

Moritz Mock, Barbara Russo

专题命中 工作流自动化 ：agentic(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究探索人类与CLLMs通过vibe编码对等协作，设计四个交互模型并实现相应TDD工作流程。通过实验发现交互模型选择取决于开发目标，智能工作流程利于快速开发但有复杂性，协作工作流程产生更高质量测试套件。

Benchmarking Text-to-SQL under Role-Based Access Control

基于角色的访问控制下的文本到SQL基准测试

Yang Fei, Yangfan Jiang, Yin Yang, Xiaokui Xiao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡西姆大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于角色的访问控制下文本到SQL的基准测试问题，提出含现实RBAC约束的综合基准测试框架，通过大语言模型辅助工作流程及人工审核等增强基准，应用该框架研究发现部分高分系统在有访问约束时性能因RBAC违规而大幅下降。

Comments Accepted at ACM SIGMOD 2027

Farmland Extent and Visible Boundary Mapping from 1 m NAIP Imagery Using Residual U-Net and Text-Prompted SAM 3 Refinement

使用残差U-Net和文本提示的SAM 3细化从1米分辨率的NAIP图像中绘制农田范围和可见边界

Mohammadreza Narimani, Vikram Anand, Parastoo Farajpoor

机构 * Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校生物与农业工程系） ； Del Norte High School（德尔诺特高中） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究利用残差U-Net和文本提示的SAM 3细化从1米分辨率的NAIP图像绘制农田范围和可见边界，通过特定标注、训练和融合方法，提升了模型在困难补丁上的表现，生成语义农田范围层，为农业监测提供支持。

Comments 12 pages, 7 figures, 3 tables. Preprint submitted to Taylor & Francis. Code: https://github.com/MohammadrezaNarimaniUCDavis/NAIP_Farmland_ResSAM Dataset: https://doi.org/10.5281/zenodo.21519912

Co-design of LLM-based preference agents: participation may drive overtrust

基于大语言模型的偏好智能体协同设计：参与可能导致过度信任

Michael J. Fell

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨大语言模型模拟人类偏好引发的问题，通过12名参与者在家庭能源领域协同设计个人偏好智能体的定性研究，发现参与和过程透明度或成“过度信任引擎”，并将此发展为参与式偏好智能体设计核心机制。

Comments 43 pages (18 main text plus supplementary material), 5 figures

Vibe Coding in Software Development: A Multivocal Literature Review

软件开发中的氛围编码：多视角文献综述

Shahbaz Siddeeq, Muhammad Waseem, Kai-Kristian Kemell, Mika Saari, Jussi Rasku, Pekka Abrahamsson

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 该研究对2022年至2025年10月的文献进行多视角综述，探讨软件开发中氛围编码实践。通过分析47篇文献发现其是迭代流程，开发者工作转变，短期生产力有提升，不同应用场景证据强弱有别，此为整合两类文献的首次综述并提出未来研究方向。

Bridging the NISQ and Fault-Tolerant Regimes: Generative-ML-Assisted Quantum Selected CI for Molecular Simulations

桥接NISQ与容错量子计算：基于生成式机器学习的量子选组态相互作用用于分子模拟

Anurag K. S. V.

机构 * Qclairvoyance Quantum Labs（Qclairvoyance量子实验室） ； Centre for Quantum Technologies（量子技术中心） ； The University of Arizona（亚利桑那大学） ； Department of Chemistry, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买化学系） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出混合量子-经典工作流，通过线性标度CNOT UCCSD ansatz和受限玻尔兹曼机生成子空间模型，解决量子采样对角化中的结构低效问题，实现更高效经济的药物发现模拟。

Comments arXiv admin comment: This version has been removed by arXiv administrators as the submitter did not have the rights to agree to the license at the time of submission

Safe In-Context Reinforcement Learning

安全的上下文强化学习

Amir Moeini, Minjae Kwon, Alper Kamil Bozkurt, Yuichi Motai, Rohan Chandra, Lu Feng, Shangtong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚 Commonwealth 大学） 纠错

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SCARED方法，在无参数更新的上下文强化学习适应过程中，通过精确惩罚对偶法在约束马尔可夫决策过程框架下保证安全，实现奖励最大化与成本约束。

Comments ICML 2026

Gridnberg: A Topography-Aware Pedestrian Routing Dataset for New York City

Gridnberg：纽约市一个地形感知行人路径数据集

Ariel Noyman

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 介绍纽约市地形感知行人路径数据集Gridnberg，通过丰富NYCWalks网络顶点级海拔，计算三种路径成本，保留多数源路段，支持地形感知分析、场景比较及改善行人网络表示。

Comments 5 pages, 4 figures

autotn: Automata-inspired construction of tensor-network operators from symbolic local rules

autotn：基于自动机思想由符号局部规则构建张量网络算子

Aitor Morais, Izaskun Oregi, Iker Pastor, Eneko Osaba

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究如何将哈密顿量和成本函数的符号描述转换为MPO表示，核心方法是利用autotn软件，通过自动机启发方法识别重复模式构建紧凑张量网络表示，主要贡献是减少了开发、验证和比较MPO构建的工程工作量。

Comments 19 pages, 4 figures. Submitted to SoftwareX

Smart Contract Tells: Aircraft Maintenance Records Are Now Trustworthy

智能合约表明：飞机维护记录现在值得信赖

Woosuk Choi, Seungmo Kim

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 针对飞机维护记录分散问题，提出基于双层架构的区块链锚定dApp，结合IPFS链下存储与链上锚定，每条记录链上载荷为\(\mathcal{O}(1)\)。给出经济框架建模相关关系，实验显示可大幅降成本，验证了原型技术可行性与经济潜力。

Diffusion-guided optimization for full waveform inversion

用于全波形反演的扩散引导优化

Yiran Shen, Yangkang Chen, Björn Engquist

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究提出在全波形反演（FWI）中用预训练扩散模型作正则化器，比较三种引导策略，通过多种实验表明分裂吉布斯扩散采样（SGDS）能提升重建质量，扩散引导优化可作实用正则化策略并保留波动方程建模循环。

Comments 32 pages, 16 figures. Source code: https://github.com/shenyiran91/SGDS-FWI

Property-Guided Diffusion for Inverse Design of Crystalline Materials

用于晶体材料逆设计的属性引导扩散

Sourav Mal, Subhankar Mishra, Prasenjit Sen

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 研究针对晶体材料逆设计中属性引导相关问题，基于DiffCrysGen开发框架，用参数高效适配器微调及无分类器引导，以多种属性为任务研究其影响，经预筛选和验证识别出稳定材料，确立该框架并提供新见解。

Comments 15 pages, 12 figures

Predicting co-segregation in alloys with solute-solute interactions

利用溶质-溶质相互作用预测多组分合金中的共富集

Zuoyong Zhang, Chuang Deng

专题命中 工作流自动化 ：workflow(abstract)

AI总结 本文提出扩展双溶质模型，通过机器学习预测溶质-溶质相互作用，用于多组分合金中溶质共富集行为的定量预测，结合分子动力学和蒙特卡罗模拟验证了方法的有效性。

Comments main text: 39 pages, 8 figures; Supplementary Materials (i): 11 pages, 10 figures; Supplementary Materials (ii): 20 pages, spectral dataset for 55 ternary systems

Molecular Quantum Control Algorithm Design by Reinforcement Learning

通过强化学习设计分子量子控制算法

Anastasia Pipi, Xuecheng Tao, Arianna Wu, Prineha Narang, David R. Leibrandt

专题命中 工作流自动化 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出基于强化学习的量子逻辑光谱学方法，用于制备分子离子的单纯量子态，通过优化脉冲序列和概率操控实现量子系统坍缩，验证了其在H3O+和CaH+分子中的应用效果。

Journal ref Phys. Rev. Research, 8, 033103 (2026)